PCC方法解决无校准数据类别的共形预测

研究团队提出PCC方法，通过回归分类器头的几何描述符来预测保形预测中的类别级阈值偏移。该方法只需校准单个标量，使得无标签稀有类别也能获得独立阈值。 在ImageNet数据集上，PCC使最差类别覆盖率提升0.058，且该增益在仅有100个有标签类别时依然保持。 研究还发现，每类别低于约35个测试样本时，甚至Oracle方法也无法显示改进，需限制评估深度才能恢复显著性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。